MATLAB
实现基于
CNN-GAF
卷积神经网络（
CNN）结合格拉姆角场（
GAF）进行故障诊断分类预测的详细项目实例
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随着工业自动化和智能制造的快速发展，机械设备的稳定运行成为保障生产效率和产品质量的关键因素。机械设备在长期运转过程中，因摩擦、磨损、疲劳等多种因素，容易出现各种故障，如轴承损坏、齿轮断裂、电机异常等。这些故障若不能及时准确地诊断，不仅会导致设备停机时间延长、维修成本增加，还可能引发安全事故，给企业带来巨大的经济损失和安全风险。因此，发展高效、精准的故障诊断技术，成为当前工业领域迫切需要解决的核心问题。
传统的故障诊断方法多依赖专家经验和信号处理技术，通过频谱分析、时域分析、小波变换等手段提取特征，结合机器学习模型进行分类识别。然而，这些方法在面对复杂工况、多种故障类型和噪声干扰时，存在特征提取依赖人工经验、适应性差、识别准确率有限等不足。近年来，随着深度学习技术的兴起，尤其是卷积神经网络（CNN）在图像识别领域的卓越表现，为机械故障诊断提供了新的思 ...